公开(公告)号：CN116070134A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310060297.X

申请日：2023-01-13

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 李新宇 ,  柯审强 ,  高亮 ,  高艺平

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明属于智能设备机械振动故障诊断领域，并具体公开了一种基于原型学习的智能设备故障诊断方法及系统，其充分利用不同类别的故障的特征不同，基于特征提取模块，将实际收集到的信号输入至神经网络中实现特征提取，经网络提取后的特征输入到已知类分类模块和未知类检测模块，利用原型学习设计第一类别原型和第二类别原型，缩小同一类别的类内距离并扩大不同类别的类间距离，同时通过施密特正交化和空间映射将信号特征映射至高维零空间内，使得同一类别的样本汇聚至一点，进而实现对未知类别的检测。本发明在训练集标签有限的情况下，不仅能够对训练集中出现过的已知类别的故障进行正确识别，同时还能探测出生产实际中出现的类别未知的故障。